蘇 鵬，程 健

中國科學技術大學 自動化系，合肥 230027

1 引言

隨著自動化、計算機、通信技術的發(fā)展，監(jiān)控行業(yè)近年來技術不斷更新，應用領域逐漸擴展。傳統(tǒng)監(jiān)控方式主要以視頻信號作為信息的載體，輔以音頻等多媒體信號作為補充。然而，對于機械設備而言，基于視頻的監(jiān)控存在固有的缺點，表現(xiàn)在：（1）視頻監(jiān)控易受到監(jiān)控環(huán)境的光照條件的影響。（2）視頻監(jiān)控需要安裝攝像機，對于很多機械設備，攝像機無法拍攝機器內部的運轉情況。（3）基于視頻的監(jiān)控系統(tǒng)一般離不開人腦的主觀判斷而分析現(xiàn)場信息，很難做到高度的自動化和智能化。針對視頻監(jiān)控的不足，以音頻信號作為信號載體，可以克服環(huán)境光照等因素的影響，反應現(xiàn)場設備工作時內部運轉情況，從而大大提高設備控制的自動化、智能化。音頻監(jiān)控主要有三種用途：一是可以遠程監(jiān)控現(xiàn)場設備運行狀態(tài)；二是可以用于遠程故障診斷；三是可以用于特定區(qū)域的目標識別。

隱Markov模型（Hidden Markov Models，HMM）作為一種統(tǒng)計模型，廣泛應用于語音處理的各個方面，它的理論基礎是在1970年前后由Baum等人建立起來的[1-2]，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將它應用于語音識別中[3]。由于Bell實驗室Rabiner等人在80年代中期對HMM的深入淺出的介紹[4-5]，才逐漸使HMM為世界各國語音研究人員所熟悉。隨后，HMM的應用領域不斷擴大，在手寫字識別[6]、手勢識別[7]、旋轉機械啟動故障診斷[8-9]、電源監(jiān)控[10]等應用場合，都取得了比較滿意的效果。機械設備音頻信號是非平穩(wěn)信號，HMM是一種模擬非平穩(wěn)動態(tài)模式的多元統(tǒng)計工具[8]。本文采集音頻的特征參數矢量，用VQ算法將矢量序列轉化成觀察序列，用觀察序列建立音頻的DHMM模型進行分類識別，提出機械設備音頻DHMM分析方法。

2 DHMM模型及算法

離散隱Markov模型（Discrete Hidden Markov Model，DHMM）是用來描述隨機過程的統(tǒng)計模型。DHMM模型中有若干個狀態(tài)，每個狀態(tài)都有狀態(tài)轉移概率，表示從該狀態(tài)轉移到其他狀態(tài)的概率。在某時刻事件必處于某一個狀態(tài)，t時刻的狀態(tài)只前一個時刻t-1的影響。每個狀態(tài)同時還會產生一個觀察值，一個狀態(tài)的觀察值是隨機的，因此，每個狀態(tài)的觀察值都有相應的概率分布。

可以用參數集λ=(π，A，B)描述DHMM模型。設qt，t≥1是取值于有限狀態(tài)空間?={1，2，…，N}的齊次Markov鏈，Ot，t≥1是觀察序列，取值范圍為集合V={v1，v2，…，vm}。模型參數定義如下所示。

初始分布π：

狀態(tài)轉移概率矩陣A=(aij)：

觀察值概率矩陣B=(bi(vj))：

2.1 DHMM多觀察序列參數重估

DHMM需要解決的重要問題之一是給定觀察序列O，如何調整模型參數λ，使概率P(O|λ)最大，這就是參數重估問題。在實現(xiàn)時，不僅需要通過標定方法解決前向后向變量的溢出問題，同時需要多個觀察樣本參與重估運算。

多觀察序列的Baum-Welch的重估公式為[4-5]：

由于不同的觀察序列對應的Pk=P(Ok|λ)不同，因此分子分母中的Pk不能像單個觀察序列重估公式中那樣消去。實際計算中的關鍵是對前向后向變量、進行標定及消去Pk。因為，所以

同理可得多觀察序列觀察值概率重估公式的標定形式為：

2.2 隱狀態(tài)估計

δt(i)為沿某條路徑q1，q2，…，qt，t時刻的狀態(tài)qt=i且產生觀察序列o1，o2，…，ot的最大概率：

可以通過歸納法計算δt(i)，遞推公式為：

計算機上實現(xiàn)時，由于δt(i)的值很容易超出雙精度浮點數的范圍而出現(xiàn)溢出，因此實際計算δt(i)的對數值，Viterbi算法步驟如下所示。

初始化：

對（5）取對數得遞推公式：

則最佳狀態(tài)的概率對數值為：

而最佳狀態(tài)，，…，由遞推得到：

3 DHMM在機機械設備音頻識別的應用

DHMM模型應用于音頻識別中的結構如圖1所示，系統(tǒng)主要由模型訓練和識別過程組成。訓練音頻和識別音頻經過采樣量化后，經過濾波、預加重等預處理后再分幀，對每一幀提取特征參數。這里提取的是音頻的倒譜域參數，主要有MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）參數和 LPCC（Linear Predictive Cepstrum Coefficient）參數，都是多維矢量，分別求出了24維的MFCC參數和LPCC參數。隱馬爾科夫模型的輸入觀察序列是標量序列，因此需要將特征參數的矢量序列轉化為標量序列，矢量量化正好可以完成這樣的任務。矢量量化的關鍵是碼書設計，經典的碼書設計方法是LBG算法[11]。訓練碼書時，先將所有不同種類的訓練音頻連接到一起組成一段長音頻，經過預處理和特征參數提取后，通過LBG算法計算出碼書。這里設計碼書的大小為64，碼書的碼字維數是24，與特征參數的維數相同。在模型訓練和音頻識別過程中，分別計算訓練音頻和識別音頻的特征參數矢量與碼書中各個碼字的歐式距離，取距離最小的碼字的序號作為幀的觀察值，這樣就把輸入音頻轉化成了觀察序列，用于隱馬爾科夫模型的訓練和識別。

圖1 音頻識別系統(tǒng)框圖

3.1 特征參數提取

MFCC參數是基于人耳聽覺特性而提出的一種參數，而LPCC參數是基于音頻產生模型提出的。MFCC參數提取過程如圖2所示。

圖2 MFCC特征參數提取圖

音頻首先經過預加重、分幀及加窗等處理，然后對每幀信號做快速傅里葉（FFT）變換，得到幀的短時頻譜，再將頻譜通過24個Mel頻率三角濾波器過濾。三角濾波器不僅可以對頻譜進行平滑，同時也可以濾除諧波。此處三角濾波器組在Mel頻率上是均勻分布的，Mel頻率和頻率的關系為：

對每一個濾波器輸出的能量取對數得到對數能量，用x(k)，k=1，2，…，24表示 24個濾波器輸出的對數能量譜，對數能量譜進行反離散余弦變換，得到L（取L=12）個MFCC參數：

為了反映MFCC參數的動態(tài)變化情況，求MFCC參數的微分參數：

取一階微分，得到12維的微分參數，與原MFCC參數一起構成24維的MFCC參數：

3.2 訓練過程

訓練DHMM時，首先將用于訓練的同一種類音頻分段，一般使每段音頻長度為10幀到500幀。訓練過程是一個迭代過程，如圖3所示。由于觀察值概率矩陣B的初始值對訓練模型有較大影響[4]，因此需要首先估計出B的初值。相對于B，狀態(tài)轉移矩陣A和初始狀態(tài)π的初值對訓練模型的影響很小，因此A和π可根據模型的特點手動設定。估計B的初值時，先由隨意設定的π、A、B初值根據Viterbi算法計算音頻的隱狀態(tài)，然后根據估計出的隱狀態(tài)和觀察值計算每個狀態(tài)出現(xiàn)各個觀察值的概率，從而得到B的初值。

圖3 DHMM訓練流程圖

參數π決定起始狀態(tài)，語音信號的字或者音素都是從發(fā)音開始作為起始狀態(tài)，發(fā)音結束作為結束狀態(tài)，其起始和結束狀態(tài)很固定，可把發(fā)音開始狀態(tài)強制定為狀態(tài)1，因此它的初始概率設為：

π=(1，0，…，0)

而對于機器設備信號，起始狀態(tài)與對信號分割有關，而分割是隨機的，因此起始狀態(tài)不確定，本文的模型的狀態(tài)數為5，則它的初始狀態(tài)設為等概率初始狀態(tài)：

π=(0.2，0.2，0.2，0.2，0.2)

模型參數的參數A決定了DHMM的形式。語音的HMM模型一般采用圖4的類型1，特點是起始狀態(tài)和結束狀態(tài)都固定，最后一個狀態(tài)只能轉移到本身。由于機械設備音頻信號的起始狀態(tài)和結束狀態(tài)不確定，且它們的地位和其他狀態(tài)是平等的，因此圖4的類型2和類型3更適合于機械設備信號。類型2和類型3對應的狀態(tài)轉移概率矩陣初值可設為：

圖4 DHMM的類型

3.3 識別過程

4 實驗結果

實驗分別采集了真空泵、風扇、機床、數控切割機、洗衣機、手磨機、空調、抽油煙機等機械設備不同狀態(tài)共22種音頻進行實驗。每種音頻10個樣本用于訓練DHMM模型，另外10個樣本用于識別，HMM訓練循環(huán)次數為100次。音頻采樣頻率為8 000 Hz，經過截止頻率為4 000 Hz的FIR低通濾波器后分幀，每幀長度為256個采樣點，幀移為80個采樣點，每一幀在處理前乘以漢明窗進行平滑。訓練出的模型中真空泵閥門打開時的狀態(tài)轉移概率矩陣為：

圖5分別是風扇3檔、真空泵閥門打開、三相異步電機的波形圖；圖6是一段真空泵音頻VQ輸出的觀察序列。表1給出該段音頻在各個模型下的概率對數值。從表中看出，概率最大值出現(xiàn)在真空泵2的HMM模型下，值為-171.5，因此識別結果為真空泵2，即真空泵閥門打開音頻；從表1還可以看出，第二大概率值在真空泵1的HMM下取得，值為－389.9。說明真空泵1和真空泵2音頻相似，與實際情況一致，實時上，人耳很難分別兩種音頻。

圖5 三種機械音頻的波形圖

圖6 VQ輸出的真空泵閥門打開時觀察值序列

表1 一段真空泵音在各HMM下的概率對數值

音頻識別的實時性主要體現(xiàn)在識別程序的執(zhí)行時間，識別程序主要的算法是Viterbi算法，由于該算法主要是隨著觀察序列的遞歸計算，所以執(zhí)行時間和觀察序列的長度近似成正比關系。在Windows系統(tǒng)下的Matlab7仿真程序中，20幀長度的音頻所需的執(zhí)行時間是0.1 s左右。

幀數還與識別準確率有關，因此分割時，幀數不能太大也不能太小。圖7是幀數和識別準確率的關系曲線。幀數為20幀到50幀時的識別準確率較高；幀數小于4時識別準確率急劇變小，幀數增大后準確率也略有下降。

圖7 音頻段的幀數和識別準確率的關系

表2給出不同HMM類型采用MFCC、LPCC參數在沒有噪音環(huán)境時的識別率。由表2看出，最適合機械設備音頻的HMM模型為圖4中的類型2，且MFCC參數比LPCC參數更適合于機械設備音頻識別，識別準確率高達97%以上。另外，識別準確率與訓練的HMM庫的個數及VQ輸出的碼書大小有很大關系。當碼書都為64時，將22種音頻減少到10種時，識別準確率都接近100%。HMM個數越少，識別率越高；碼書尺寸越大，識別率越高，但是計算量增加很多。通過實驗發(fā)現(xiàn)在噪音環(huán)境下識別準確率有所下降，噪音對識別準確率的影響比較復雜，不同頻率和能量的噪音對識別的影響不同。在噪音能量相對信號的能量小于1個數量級時，識別準確率能夠滿足一般需要。

表2 不同參數及不同類型HMM的識別率 （%）

5 結束語

針對機械設備音頻，采用MFCC作為特征參數，應用矢量量化和隱Markov模型進行建模分析和識別，準確率可達到97%以上，可以應用于機械設備的遠程監(jiān)控及故障分析。對于音頻特征本身相近的同種機械設備不同工作狀態(tài)，識別準確率有所下降，可以采用后級方法處理。另外，需要解決噪音環(huán)境下識別問題和不同音頻同時存在時的處理方法，對于未知音頻，要能夠給出拒絕判決標準，這些都需要進一步的研究。

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